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Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para classificar a satisfação de clientes de serviços de telefonia celular

2023; Volume: 24; Issue: 2 Linguagem: Português

10.22456/1983-8026.132217

1983-8026

Luiz Gonzaga Lacerda De Athayde Neto, Rafael Henrique Palma Lima, Bruno Samways dos Santos, Matheus Raphael Elero,

Power Line Communications and Noise

Medir a qualidade dos serviços de telecomunicações móveis é muito importante para operadoras de telefonia, já que existem mais aparelhos celulares do que habitantes no território brasileiro. A qualidade nesse setor é medida através da satisfação dos clientes, cujos dados podem ser coletados por meio de questionários. Com isso, a utilização de técnicas de aprendizado de máquina (AM) pode ajudar a melhor compreender os fatores que afetam a classificação dos usuários de telefonia celular. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é aplicar técnicas de AM em uma base de dados da Agência Nacional deTelecomunicações (ANATEL) para determinar quais são os fatores mais importantes no serviço de telecomunicações para a satisfação dos clientes das operadoras. Este estudo também avaliou o grau de satisfação de clientes considerados neutros segundo a escala Net Promoter Score (NPS). Os resultados indicam que o algoritmo Random Forest apresentou os melhores resultados em termos de desempenho preditivo. Com relação às importâncias dos atributos, percebeu-se que a qualidade da internet, em estabilidade ou velocidade, tem muita importância na satisfação dos clientes.